CN106446888B - 摄像模组多标识符识别方法及设备 - Google Patents

Abstract

摄像模组多标识符识别方法及设备，该方法包括步骤：拍摄多标识符的图像；在图像中定位各标识符的位置；和根据各标识符的位置识别各标识符。该设备包括：一摄像装置和一数据处理装置；其中所述摄像装置通信连接于所述数据处理装置，所述摄像装置拍摄所述多标识符的图像，所述数据处理装置通过图像识别所述多标识符。

Description

摄像模组多标识符识别方法及设备

技术领域

本发明涉及一种标识符识别方法及设备，更进一步，涉及一种摄像模组的多标识符识别方法，其可以一次完成多个标识符的识别。

背景技术

随着大数据的概念越来越广泛地应用在现代化的不同行业中，各行各业越来越关注将不同的信息进行存储，从而提供人们后续可以利用的大数据资源，以更加完整、多样的方式进行分析研究。随处可见的各种识别码，代表着各种不同类型的信息，提供人们获取不同信息数据的最直接的方式。

同样地，在手机摄像模组这个快速发展的新兴产业中，大数据思维也被广泛地应用于其中。不同产品、不同的时间、不同类型的参数要求被记录、被存储，以便于提供可以追溯、分析的数据基础。

手机摄像模组生产工艺过程主要包括三个阶段：表面贴装SMT(Surface MountTechnology)、芯片封装COB(Chip on board)和组装测试TEST三部分。在这每一个阶段都有不同的参数需要被记录、保存到数据库当中。而这些参数通过一些方便识别的方式，如，二维码、条形码等，进行绑定，从而用户可以通过识别特征图形，如，二维码、条形码等，方便、快捷地链接到数据库，由此得到存储的参数信息。

特别地，在整拼板模组的生产过程中，多个摄像模组被放置于同一整拼板，而每一个摄像模组都具有一个二维码图形，而在整拼板被封装于吸塑盒时，这些二维码图像信息都需要绑定到吸塑盒的二维码上，从而方便用户通过一个二维码就可以得到多个摄像模组的数据信息。也就是说，多个摄像模组上的二维码首先需要被逐个识别，而后将这些信息绑定于一个二维码。

参照图1，在现有技术中，识别二维码的方式大多都是通过人工的方式逐个识别来完成的，比如，工作人员通过扫描枪逐个扫描识别，而对于外观几乎完全相同的不同摄像模组来说，工作人员在识别的过程中很容易出现漏识别、错识别的现象，因此使得数据库中存储的数据信息出现错误，而且即使出现这种错误，也不容易被发现。

此外，人工操作的过程明显工作效率比较低，对于每一个摄像模组上的二维码都需要重新对准、识别，因此耗费的时间比较长。而随着劳动力成本的提高，制造型企业面临巨大的人力成本，而且依靠人工作业的低端生产模式也越来越没有竞争优势，因此，像二维码识别这样的基础操作，亟需通过机器自动化的方式来替代。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种摄像模组多标识符识别方法及设备，其将不同标示符与位置坐标相关联，从而可以确定不同标识符的识别位置，一次完成多个标识符的识别。

本发明的另一个目的在于提供一种摄像模组多标识符识别方法及设备，其通过确定不同位置的标识符的相对位置，从而定位地识别，防止发生不同位置的标识符的重复识别、错识别以及漏识别等现象。

本发明的另一个目的在于提供一种摄像模组多标识符识别方法及设备，其通过拍摄图像采集识别的方法识别标识符图形，代替扫描枪扫描识别的方式。

本发明的另一个目的在于提供一种摄像模组多标识符识别方法及设备，其可以实现整拼板上的多个摄像模组的标识符的一次识别，不需要多次定位识别位置，提高识别效率。

本发明的另一个目的在于提供一种摄像模组多标识符识别方法及设备，其通过不同的定位方式，可以对摄像模组不同类型的排布分类进行定位，从而不同类型的摄像模组排布都可以实现一次识别多个标识符。

本发明的另一个目的在于提供一种摄像模组多标识符识别方法及设备，其通过改变识别参数、多次识别的方式，提高识别率。

本发明的另一个目的在于提供一种摄像模组多标识符识别方法及设备，其对未识别出的标识符进行标记，提醒工作人员通过不同的方式进行补充识别，防止漏识别。

本发明的另一个目的在于提供一种摄像模组多标识符识别方法及设备，其通过自动识别的方式，替代人工识别的方式，减少劳动力资源的需求，提高工作效率。

为了实现以上发明目的，本发明提供一种摄像模组多标识符识别方法，所述方法包括步骤：

(A)拍摄多标识符的图像；

(B)在所述图像中定位各所述标识符的位置；和

(C)根据各所述标识符的位置识别各所述标识符。

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(B)包括步骤：获取一参考标识符的位置，建立一坐标系。

根据本发明的一实施例，其中所述坐标系根据所述标识符的排布确定。

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(B)包括步骤：获取非同行、非同列的两基点坐标(xm1，yn1)和(xm2，yn2)。

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(B)包括步骤：计算所述标识符排列的行距ΔX和列距ΔY。

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(B)中行距ΔX和列距ΔY的计算公式为：

ΔX＝(xm2-xm1)/(m2-m1)；

Δy＝(yn2-yn1)/(n2-n1)。

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(B)包括步骤：获取任一所述标识符的坐标(xij，yij)。

根据本发明的一实施例所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(B)包括步骤：根据两基点坐标，计算任一所述标识符的坐标(xij，yij)。

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(B)中两标识符的计算公式为：

x_ij＝x_n2+ΔX*(i-m2) (0≤i≤m)；

y_ij＝y_n2+ΔY*(j-n2) (0≤j≤n)；

其中，i为任一标识符对应的列数，j为任一标识符对应的行数。

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(C)包括步骤：建立一识别队列，将未识别出的各标识符坐标按坐标顺序放入所述识别队列。

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(C)包括步骤：将识别出的所述标识符信息传输至一数据库中。

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(C)包括步骤：调节拍摄参数，重新拍摄标识符图像。

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(C)包括步骤：识别所述识别队列对应的标识符，将识别出的所述标识符坐标剔出所述识别队列。

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(C)包括步骤：在拍摄图像中标记所有识别出的所述标识符。

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(C)包括步骤：在拍摄图像中标记所有识别出的所述标识符

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(A)中采用基于机器视觉的工业相机拍摄。

根据本发明的一实施例，其中所述步骤(C)包括步骤：调节所述工业相机的曝光时间、增益，拍摄所述标识符图像。

一摄像模组多标识符识别设备，包括：

一摄像装置；和

一数据处理装置；

其中，所述摄像装置通信连接于所述数据处理装置，所述摄像装置拍摄所述多标识符的图像，所述数据处理装置通过图像识别所述多标识符。

根据本发明的一实施例，其包括一组光源，设置所述摄像装置两侧，以使得所述摄像装置拍摄清晰的摄像模组标识符图像。

根据本发明的一实施例，其包括一产品台，位于所述摄像装置下方，其具有一限位槽，适于限位一整拼板。

根据本发明的一实施例，其中所述产品台包括一产品盘，其可拆卸地限位于所述限位槽，所述产品盘具有多个模组槽，适于放置一摄像模组。

根据本发明的一实施例，其包括多个所述摄像装置，分别通信连接于所述数据处理装置，以拍摄多区域摄像模组标识符图像。

根据本发明的一实施例，其包括一驱动装置，其驱动所述摄像装置移动，以拍摄多区域摄像模组标识符图像。

根据本发明的一实施例，其中所述摄像装置为一基于机器视觉的工业摄像头。

附图说明

图1是现有技术中摄像模组多标识符识别方式示意图。

图2是根据本发明的一优选实施例的摄像模组多标识符识别方法框图。

图3A至3D是根据本发明的一优选实施例的摄像模组多标识符识别方法过程示意图。

图4是根据本发明的一个优选实施例的摄像模组多标识符识别方法流程图。

图5是根据本发明应用上述优选实施例的摄像模组多标识符识别方法的识别设备图。

图6是根据本发明的应用上述优选实施例的摄像模组多标识符识别方法的另一识别设备示意图。

图7是根据本发明的应用上述优选实施例的摄像模组多标识符识别方法的识别设备的一等效实施方式。

图8是根据本发明的应用上述优选实施例的摄像模组多标识符识别方法的识别设备的另一等效实施方式。

具体实施方式

以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其它显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其它实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其它技术方案。

摄像模组在生产的过程中通常经过表面贴装SMT(Surface Mount Technology)、芯片封装COB(Chip on board)和组装测试TEST三个阶段，每一个阶段的工艺参数都会影响摄像模组最后的性能。在数据信息技术高度发展的情况下，将每个阶段的信息数据存储至一数据库，而通过一个可以设置于摄像模组上的标识符100，如，二维码、条形码、指纹符等，关联至该数据库，那么用户就可以方便地通过该标识符100获取数据库信息，得到相应的摄像模组的各种信息，以供各种不同的用途。

参照图1，在现有技术中，通常通过一识别设备1，如扫描枪，来完成扫描识别过程。在识别过程中，工作人员通过手动调节所述识别设备1的镜头的采集方向，使得被识别的标识符100，如摄像模组的二维码图形，处于所述识别设备1的识别区域，以使得所述标识符的信息被完整的识别读取。

在现有技术的这样的识别方式中，被识别的标识符和识别设备的相对位置处于动态变化的状态中，每识别一次，工作人员都需要重新定位被识别的标识符。当执行识别多个标识符的动作时，简单动作的重复，却容易出现各种差错，比如，出现重复、遗漏等各种现象。

此外，在现有的另一种识别方式中，所述标识符100图形存在于图像页面中，比如，网页页面，在需要识别时，用户需要点击标识符的位置，触发识别过程。在这种方式中，虽然没有直接的调节确定扫描位置的过程，可是通过用户的操作必须要正确地确定标识符位置，也就是说，在其他非标识符的位置应用执行相同的操作，是不会进行标识符识别过程的，因此，标识符的识别也就无法完成。相应的，如果存在多个这样的标识符需要同时被识别时，用户就需要多次确定标识符的位置，并且执行相对应的操作，才可能完成一个识别过程。

由此，从现有的不同识别方式来，确定需要识别的标识符区域，是识别的基础，可是现有方式中，都需要人工的一些操作过程，比如，手动调节扫描枪镜头、观察页面中标识符的位置并在相应的位置点击操作，来确定标识符识别区域。而且，在这样的过程中，人眼观察是极其重要的，也就是说，标识符的位置是通过人眼观察得到的，进而根据观察的位置进行调节或者执行相应的操作。而根据本发明，提出一种多标识符识别方法，参照图2至图4，其先拍摄标识符的一识别图像200，将实物的信息转变为图像的信息，再对所述识别图像200中的信息自动地进行处理识别，而不需要人工观察标识符的位置，也不需要工作人员手动确定具体标示符的位置，代替传统的识别方法。尤其是，对于标识符的识别来说，这种方法尤为适用。拍摄整体的标识符图像，确定每个标识符的相对位置，在根据标识符各自的位置进行识别，从而一次完成多个标识符的识别。

以下以应用于摄像模组上标识符的识别为例进行揭露说明。

根据本发明的一优选实施例，提出一种摄像模组多标识符识别方法，所述多标识符识别方法，包括如下步骤：

(A)拍摄多标识符的图像。

(B)在所述图像中定位多标识符的位置；和

(C)根据各所述标识符的位置识别各所述标识符。

在所述步骤(A)中，将标识于实物的标识符100图形，如，摄像模组上二维码，通过拍摄转变为静态的图像信息，不同于现有技术中的直接扫描的方式。

在所述步骤(B)中，由于摄像模组的布局不同，因此相对应的标识符的排布不同，换句话说，标识符的排布由摄像模组的位置来决定。标识符不同的排布，相对位置的确定方式也不同。因此标识符位置的确定要根据摄像模组的不同排布来分别确定。

参照图3A至3D，在现有的摄像模组组装方式中，整拼板是摄像模组组装的一种重要方式，也就是说，多个模组以固定的排列方式，具有固定的行列和间距，组装于一整拼板。在这种排布方式中，假设整拼板2上的摄像模组3的行数为m，列数为n。以下先以规则排列的摄像模组的标识符为例来说明。

要确定多标识符100的相对位置，需要建立统一的坐标系XOY，使得各标识符100的位置和坐标位置(x,y)相对应，而在建立坐标时，需要根据摄像模组的排列布局方式，将所有的标识符都放置于同一坐标系，优选地，放置于同一象限，同时参考摄像模组具体布局，使得摄像模组3的行列排布和坐标轴一致。

先获取一参考标识符101的位置(x_m0，y_n0)，以所述参考标识符101为参考点，结合所述整拼板2的所述摄像模组3的行列布局方式，建立所述参考坐标系XOY。因此所述步骤(B)包括步骤：获取一参考标识符的位置，建立一参考坐标系。

值得一提的是，所述参考标识符101位于所述整拼板2的边框区域，因此，以所述参考标识符101为参考基础建立所述坐标系XOY，使得所述整拼板2上的各摄像模组3各自对应的所述标识符100位于同一参考系的同一象限内。

还值得一提的是，各所述标识符100是一个具有一定面积的图形区域，因此不能对应一个坐标点。这里获取的坐标点，可以是各所述标识符100的中心点的位置坐标，也可以是拍摄时获得的参考区域的中心点，还可以是其他的参考点，但是以不同方式获取的参考点，都可以以其为参考点，确定各所述标识符100的整体的识别区域。

本领域的技术人员应当理解，所述参考坐标系，可以根据所述整片版2的所述摄像模组3的标识符100的布局来确定，比如，当所述标识符100以弧形排布时，可以建立极坐标系P(ρ，θ)，不限于建立直角坐标系，建立参考坐标系的类型不是本发明的限制。

值得一提的是，这个参考点的确定效果相当于达到在直接扫描过程中的调节确定扫描区域的过程，也相当于达到在网页中用户操作确定识别位置的过程。但是，这种确定方式中不需要任何人眼的观察过程，减少了人工操作的过程。

进一步，在建立了统一的参考坐标之后，就可以以该参考坐标为基础，确定各所述标识符在参考坐标系中的位置，从而确定各所述标识符100的识别区域。由于多个所述摄像模组排布于所述整拼板，因此要逐个获取每一个所述标识符的位置，工作量就比较大，对于执行的设备来说，需要完成较大的数据处理量。而根据发明的方法，对于排列规则的n行、m列的摄像模组来说，并不必须逐个去获取每一个所述标识符100的坐标，只需要获取其中满足预定条件的两点的坐标，就可以根据这两点的坐标信息通过数值计算推导得到其他各所述标识符100的位置坐标，减少了坐标获取的工作量。

因此，根据本发明的方法，在建立参考坐标的基础上，所述步骤(B)进一步包括：获取非同行、非同列的两基点坐标(x_m1，y_n1)和(x_m2，y_n2)。

而在获取了非同行、非同列的两基点坐标(x_m1，y_n1)和(x_m2，y_n2)之后，需要根据这两基点的坐标计算其他点的坐标，具体计算方式与所述标识符100的布局关系相关。

因此，在获取了非同行、非同列的两基点(x_m1，y_n1)和(x_m2，y_n2)坐标的基础上，所述步骤(B)包括步骤：根据两基点坐标，计算任一标识符100的坐标(x_ij，y_ij)。

对于n行、m列的摄像模组，行距和列距值固定，根据两基点的坐标(x_m1，y_n1)和(x_m2，y_n2)得到列距，也就是X向所述标识符100的偏移距离：

ΔX＝(x_m2-x_m1)/(m2-m1)，

行距，也就是Y向所述标识符100的偏移距离：

Δy＝(y_n2-y_n1)/(n2-n1)，

进一步，得到任一所述标识符100的坐标：

x_ij＝x_m1+ΔX*(i-m1) (0≤i≤m)；

y_ij＝y_n1+ΔY*(j-n1) (0≤j≤n)。

任一所述标识符100的坐标值还可以表示为：

x_ij＝x_n2+ΔX*(i-m2) (0≤i≤m)；

y_ij＝y_n2+ΔY*(j-n2) (0≤j≤n)。

因此，所述步骤(B)包括步骤：计算标识符排列的行距和列距。

值得一提的，为了更加准确、更加方便的获取其他标识符的坐标，两基点可以选取预定位置的点，比如，靠近坐标原点的起始点，即第一行第一列的点(x₁，y₁)，和对角的点，即第n行、第m列的点(x_m，y_n)。在这种情况下，将所有的差值均分于每一行和每一列，因此得到的值更接近真实值，从而计算不同标识符的坐标位置更加准确。

当选取这两个点时，列距，即X向的偏移距离可以表示为：

ΔX＝(x_m-x₁)/(m-1)

行距，即Y向的偏移距离可以表示为：

ΔY＝(y_n-y₁)/(n-1)

进一步，任一所述标识符100的位置坐标可表示为：

x_ij＝x₁+ΔX*i (0≤i≤m)

y_ij＝y₁+ΔY*j (0≤j≤n)

根据本发明的一实施例，在建立了参考坐标的基础上，还可以通过选取任意三个点来推算其他标识符的坐标。比如，各角落位置的点。

摄像模组的另一种排布方式，就是散乱排布。也就是说，不同的所述标识符位置坐标不能通过计算直接得到，在这种排布方式中，采用Blob分析方法确定。由于承载标识符的都是大小相同的矩形钢板，而标识符通常都是黑白色，因此通过Blob方法可以将各所述标识符对应的图像区域区分出目标像素和背景像素。

由此，由不同的方法可以得到各标识符的位置对应的坐标点，而在个标识符100的各坐标点的位置得到之后，相当于得到了识别位置，因此，可以进行不同标识符100的识别。通过这样的方式，将各所述标识符100的识别区域和坐标一一对应，从而不会出现人工识别中错误识别、漏识别、重复识别等现象。

在所述步骤(C)中，以不同方式得到的各标识符的识别位置为参考点，确定各识别区域进行第一次识别，将识别出的各标识符按对应的坐标顺序分别放入一识别队列queue中。因此，所述步骤(C)包括步骤：建立一识别队列queue，将未识别出的各标识符按对应的坐标的顺序放入所述识别队列queue中。

参照图4，执行一次扫描后，判断是否所有的所述标识符100被识别，如果被识别完成，则直接将所有识别出的标识符按顺序放入一数据库D中；如果没有被识别完，则继续下一步识别。改变识别时的参数，重新拍摄所述多标识符的图像，进行第二次识别，并将再次识别出的所述标识符剔出所述识别队列queue中，依次重复这样的过程的，直至所述识别队列queue中的所述标识符全部被识别，或者达到识别数量。因此，所述步骤(C)进一步包括步骤：判断识别是否完成，如果完成识别，将识别出的的标识符信息传输至一数据库D中；如果识别完成，则调节拍摄参数，重新拍摄各所述标识符的图像，再次进行识别。

值得一提的是，在识别的过程中，由于每次拍摄的多标识符图像中所述标识符100的坐标位置一致，各所述标识符100的位置和坐标值一一对应，所以在第一次建立坐标之后，不需要重复建立坐标，只需要根据坐标位置进行识别。

值得一提的，在所有或者大部分所述标识符的识别后，在所述拍摄图像中将识别出的所有各标识符进行标记，比如，绿色框标识，这样就可以看到没有设别出的所述标识符，从而可以提醒工作人员通过其他方式进行识别，从而完成所有所述标识符的识别，再将所有的所述标识符按顺序传输到所述数据库D中。

进一步，根据本发明的一优选实施例，参照图5，图6，提供一种多标识符识别设备，通过上述方法来识别摄像模组的所述多标识符。所述多标识符识别设备包括一摄像装置10和一数据处理装置20。所述数据处理装置20通信连接于所述摄像装置。所述摄像装置10用于拍摄所述多标识符的图像信息，所述数据处理装置20进行识别分析图像中的多标识符，从而完成所述标识符100的识别。

所述摄像装置10用于拍摄摄像模组标识符，在拍摄时需要保证尽可能多标识符在第一次识别中被识别出来，因此，在应用所述多标识符识别装置实现上述标识符识别方法时，要调节所述摄像装置10的拍摄参数，如，曝光时间、增益等，使得拍摄的多标识符图像大致清晰，上述方法中所述步骤(A)包括步骤：调节一摄像装置的拍摄参数，拍摄所述多标识符图像。

根据所述标识符100的颜色特征，一般为黑白图形，而根据本发明的一优选实施例，所述摄像装置10采用工业摄像头，便于捕捉黑白图形的边框，因此容易区分不同的标识符。

由于各所述摄像模组3被组装于所述整片版2，再放入一吸塑盒中，因此在识别时，各所述摄像模组3随同所述整片版2被放置于所述摄像装置10下方被识别，根据本发明的一优选实施例，所述多标识符识别设备包括一产品台30，用于放置所述整片版2。所述产品台30具有一限位槽31，所述限位槽31适于限位所述整拼板，从而使得各所述摄像模组3随同所述整片版2被放置于所述摄像装置10下方时，位置不易改变，从而各所述摄像模组3上的所述各标识符100位置不易改变。

有些摄像模组以整拼板的形式整体放置，有些摄像模组各自独立，因此在识别时需要各自确定所述摄像模组3的位置，根据本发明的的一优选实施例，所述多标识符识别设备包括一产品盘50，用于放置独立的所述摄像模组3。所述产品盘50具有多个模组槽51，适于放置所述摄像模组3，且各所述模组槽51以规则阵列形式排布，以便于确定所述摄像模组3的坐标位置。所述产品盘适于容纳于所述限位槽31，使得所述产品盘32的所述摄像模组3稳定放置于所述摄像装置10下方。

进一步，根据本发明的一优选实施例，所述多标识符识别设备还包括一组光源40，其设置于所述摄像装置10的两侧，以便于调节所述摄像装置的拍摄光线，使得所述摄像装置10拍摄的多标识符图像清晰。

当所述摄像模组3数量较多，一个所述摄像装置10的拍摄区域并不能拍摄完所有的摄像模组，因此不同一次完成所述摄像模组的所述标识符100的识别。而根据本发明的一实施例，参照图7，所述多标识符设备包括多个所述摄像装置10，各所述摄像模组并且设置，各自通信连接于所述数据处理装置20，使得不同区域的所述标识符都可以同时被识别。

通过一所述摄像装置10同样可以实现不同区域的各所述标识符100的拍摄，根据本发明的一实施例，参照图8，所述多标识符识别设备包括一驱动装置60，其驱动所述摄像装置10以预定路线移动，以拍摄不同区域的所述摄像模组3的所述标识符100的图像，从而通过一个所述摄像装置10识别不同区域的多个所述标识符100。

参照图4，图5，通过所述多标识符识别装置以上述识别方法识别多标识符时，执行的流程为：

将带有所述摄像模组3的所述整片版2放置于所述产品台30的所述限位槽31中，位于所述摄像装置10下方，调节所述摄像装置10拍摄参数，如，曝光时间和增益，以及所述光源40，使各所述摄像模组3上的所述标识符100拍摄清晰。

进一步，所述摄像装置10将拍摄的图像信息传递于所述数据处理装置20，所述数据处理装置20依据所述参考标识符101以及各所述标识符的布局，建立适宜的参考坐标系。

所述数据处理装置20以上述方法中各所述标识符的坐标位置获取方法为依据，获取各所述标识符100的坐标位置(x_ij，y_ij)。

在确定了图像中各所述标识符的位置后，所述数据处理装置20根据各所述坐标位置为参考点，识别各所述标识符100。并且将未识别的各所述标识符按坐标顺序放入所述识别队列queue中。

继续所述信息处理装置20判断所述标识符是否全部识别出，如果全部识别出或者到达预定识别量，则直接将识别的各所述标识符按坐标顺序输入所述数据库D；如果未全部识别出或者未达到预定识别量，则所述处理装置传递信息于所述摄像装置，调节所述摄像装置的拍摄参数，举例地，设所述摄像装置10原有增益为Gain,则改变所述摄像装置10的增益为Gain+4,并且以新的拍摄参数为基础重新拍摄所述多标识符的图像，识别所述识别队列queue中对应的标识符，并且将识别出的标识符剔出所述识别队列queue。

进一步，执行相应的步骤，所述数据处理装置20判断所述识别队列queue中的所述标识符是否全部识别出，如果全部识别出或者到达预定识别量，则直接将识别的各所述标识符按坐标顺序输入所述数据库D；如果未全部识别出或者未达到预定识别量，则所述处理装置传递信息于所述摄像装置，调节所述摄像装置的拍摄参数，举例地，设所述摄像装置10原有增益为Gain,则改变所述摄像装置10的增益为Gain+3,并且以新的拍摄参数为基础重新拍摄所述多标识符的图像，识别所述识别队列queue中对应的标识符，并且将识别出的标识符剔出所述识别队列queue。依次方式类推，直到所述识别队列queue中没有所述标识符100或者所述摄像装置10的增益减至预定值为止，如，Gain-4。

在进行完上述识别后，所述队列queue中剩余的所述坐标对应没有识别出的标识符，将所述识别队列queue中剩余的所述标识符坐标对应的所述标识符在拍摄图像中标识出来，提醒工作人员通过其他方式识别，从而完成所有标识符100的识别。

本领域的技术人员应当理解的是，上述以多个摄像模组的标识符识别为示例进行说明多标识符的识别方法，但是不是本发明的限制，也就是说，不限于识别应用于设置于摄像模组上的标识符，本发明可以应用于不同产品的多个标识符的识别方式，不限于标识符应用的位置。

本领域的技术人员还应当理解的是，在本实施例中，以多个标示符的识别为例进行示意说明，但是识别数量不是识别方法的限制，本发明的方法同样适用于单个标识符的识别过程，同样不需要工作人员操作来确定识别区域，可以自动实现识别过程，不同之处在于，在识别单个标识符时，不需要多次的循环过程，如果一次没有识别出来，可以调节拍摄参数，再次拍摄识别，或者直接标记，提醒工作人员通过其他方式识别，从而保证识别全部的多个所述标识符，防止遗漏。

本领域的技术人员还应当理解的是，在附图中，以二维码的为示例进行说明识别过程，但是所述标识符的识别不限于识别二维码，还可以是其他各种标识符，如，条形码、指纹符等。

本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。

Claims (21)

1.摄像模组多标识符识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

(A)拍摄由具有标识符的多个摄像模组组装成的一个整拼版的图像；

(B)以位于所述整拼版的边框区域的一参考标识符为参考基准建立一坐标系，在获取非同行、非同列的两基点坐标(x_m1，y_n1)和(x_m2，y_n2)后于所述图像中定位各个对应于所述摄像模组的所述标识符的位置坐标；和

(C)根据各个对应于所述摄像模组的所述标识符的位置坐标识别各所述标识符，以供在后续将各个对应于所述摄像模组的所述标识符绑定为一个标识符。

2.根据权利要求1所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述坐标系根据所述标识符的排布确定。

3.根据权利要求1所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(B)包括步骤：计算所述标识符排列的行距ΔX和列距ΔY。

4.根据权利要求3所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(B)中行距ΔX和列距ΔY的计算公式为：

ΔX＝(x_m2-x_m1)/(m2-m1)；

Δy＝(y_n2-y_n1)/(n2-n1)。

5.根据权利要求1所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(B)包括步骤：获取任一所述标识符的坐标(x_ij，y_ij)，其中所述步骤(B)包括以下步骤：在所述图像中定位各所述标识符的位置，B1、获取所述参考标识符的位置，建立所述坐标系，B2、获取非同行、非同列的两基点坐标，由所述两基点坐标计算得到任一所述标识符坐标。

6.根据权利要求4所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(B)包括步骤：根据两基点坐标，计算任一所述标识符的坐标(x_ij，y_ij)。

7.根据权利要求6所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(B)中两标识符的计算公式为：

x_ij＝x_n2+ΔX*(i-m2)(0≤i≤m)；

y_ij＝y_n2+ΔY*(j-n2)(0≤j≤n)；

其中，i为任一标识符对应的列数，j为任一标识符对应的行数。

8.根据权利要求5或6所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(C)包括步骤：建立一识别队列，将未识别出的各标识符坐标按坐标顺序放入所述识别队列。

9.根据权利要求8所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(C)包括步骤：将识别出的所述标识符信息传输至一数据库中。

10.根据权利要求9所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(C)包括步骤：调节拍摄参数，重新拍摄标识符图像。

11.根据权利要求10所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(C)包括步骤：识别所述识别队列对应的标识符，将识别出的所述标识符坐标剔出所述识别队列。

12.根据权利要求8所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(C)包括步骤：在拍摄图像中标记所有识别出的所述标识符。

13.根据权利要求11所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(C)包括步骤：在拍摄图像中标记所有识别出的所述标识符。

14.根据权利要求8所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(A)中采用基于机器视觉的工业相机拍摄。

15.根据权利要求14所述的摄像模组多标识符识别方法，其中所述步骤(C)包括步骤：调节所述工业相机的曝光时间、增益，拍摄所述标识符图像。

16.应用权利要求1所述方法的设备，其特征在于，包括：

一摄像装置；和

一数据处理装置；

其中，所述摄像装置通信连接于所述数据处理装置，所述摄像装置拍摄所述多标识符的图像，所述数据处理装置通过图像识别所述多标识符。

17.根据权利要求16所述的设备，其包括一组光源，设置所述摄像装置两侧，以使得所述摄像装置拍摄清晰的摄像模组标识符图像。

18.根据权利要求17所述的设备，其包括一产品台，位于所述摄像装置下方，其具有一限位槽，适于限位所述整拼板。

19.根据权利要求18所述的设备，其中所述产品台包括一产品盘，其可拆卸地限位于所述限位槽，所述产品盘具有多个模组槽，适于放置一摄像模组。

20.根据权利要求16至19任一所述的设备，其包括多个所述摄像装置，分别通信连接于所述数据处理装置，以拍摄多区域摄像模组标识符图像。

21.根据权利要求16至19任一所述的设备，其包括一驱动装置，其驱动所述摄像装置移动，以拍摄多区域摄像模组标识符图像。

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